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同时进行双色放大自发发射和...
©2023 Wiley -VCH GmbH。保留所有权利。这是以下文章的同行评审版本：Isik，A。T.，Shabani，F.，Isik，F.，Kumar，S.，Delikanli，S。＆Demir，H。V.（2023）。同时产生的双色放大自发发射，并从胶体量子井中获得培养基，在他们自己的分层波导和空腔中获得培养基。激光和光子学评论，该评论以https://doi.org/10.1002/lpor.202300091发表。本文可以根据Wiley使用自构货币版本的条款和条件来将其用于非商业目的。
CABLE 大创意 RDD&D 研讨会
• Andre Pereira（美国能源部电力办公室）– 电力输送系统应用小组 • Isik Kizilyalli（高级研究计划署 - 能源）– 交通应用小组 • Fredericka Brown（美国能源部建筑技术办公室）– 效率应用小组 • Jian Fu（美国能源部风能技术办公室）– 可再生能源应用小组 • Brian Valentine（美国能源部 AMO）– 金属/纳米碳导体小组 • Chris Hovanec（美国能源部 AMO）– 非纳米碳金属增强小组 • Tony Bouza（美国能源部 AMO）– 聚合物和其他非金属增强导体概念小组 • George Maracas（美国能源部基础能源科学计划）– 材料建模与计算小组 • Santanu Chaudhuri（ANL）– 材料建模与计算小组 • Hal Stillman（独立顾问）– 供应链、可用技术资源和专利小组。
深Q学习，Alphago和AlphazeroDinesh Jayaraman -Penn Engineering
15。Ashwin De Silva, Rahul Ramesh, Lyle Ungar, Marshall Hussain Shuler, Noah J. Cowan, Michael Platt, Chen Li, Leyla Isik, Seung-Eon Roh, Adam Charles, Archana Venkataraman, Brian Caffo, Javier J.How, Justus M Kebschull, John W. Krakauer, Maxim Bichuch, Kaleab Alemayehu Kinfu, Eva Yezerets, Dinesh Jayaraman, Jong M. Shin, Soledad Villar, Ian Phillips, Carey E. Priebe, Thomas Hartung, Michael I. Miller, Jayanta Dey, Ningyuan Huang, Eric Eaton, Ralph Etienne-Cummings，Elizabeth L. Ogburn，Randal Burns，Onyema Os-Os- Os- Os- Os- uagwu，Brett Mensh，Alysson R. Muotri，Julia Brown，Julia Brown，Chris White，Weiwei Yang，Weiwei Yang，Andrei A. Rusu A. Rusu Timothy timothy timothy timothy verstynen，Konrad P.Konrad P.Konrad P.Kording，pratik vogel vogelers chaudharrim and johaudharrien t。前瞻性学习：对未来的原则外推。在第二届有关终身学习代理商第二届会议的会议上。PMLR，2023
脑屏障动脉自旋标记为非侵入性早期...
1 Amnah Mahroo，2 Merquiant Tee，3 Markus H Sneve，Moyaert的Paul 4，朱莉娅·威尔辛加（Julia Wiersinga詹妮弗（Jennifer），15,16 Morilitz Brandt，塞尔恩斯（Selnes），19帕特里夏·克莱门特（Patricia Clement），埃里克·阿切滕（Eric Achten）6 Günther，Henk J M M Mutsaerts 1
脑屏障动脉自旋标记为非侵入性早期...
1 Amnah Mahroo，2 Merquiant Tee，3 Markus H Sneve，Moyaert的Paul 4，Julia Wiersinga，10 Roos Rikken，11 Diesterrick，Leeuw的Diederrick，11HåkonGrydeland，Jennifer，Jennifer，Jennifer，Jennifer，Jennifer，15,16 Morilitz Brandt，Hen hen selnes，Selnes，Selnes，19 Patricia Clement，6 Eric clement，6 Eric clemen，G。 1
电力电子电路的未来
电力电子领域通过多种不同的创新而不断发展，从更新更好的半导体（例如功率 MOSFET、绝缘栅双极晶体管、氮化镓、碳化硅）到通过材料科学突破而改进的无源元件。此外，通过改进集成和封装，可以实现性能更高、更复杂的电路。得益于数字控制和改进的仿真工具，可以在实际设计中实现更好地利用有源和无源器件的新型电路拓扑。在第 10 届 IEEE 未来电子电能处理和转换（FEPPCON X）上，几位受邀发言者和参与者在“电力电子电路的未来”会议上发表了观点并讨论了想法。两位受邀发言者分别是瑞士苏黎世联邦理工学院电力电子系统实验室的 Johann Kolar 教授和剑桥麻省理工学院电力电子研究组的 David Perreault 教授。会议还邀请了两位特邀小组成员，分别是华盛顿特区高级能源研究计划署 (ARPA-E) 的 Isik Kizilyalli 博士和爱尔兰科克大学廷德尔研究所的 Cian O'Mathuna 教授。此外，加拿大皇后大学的 Yan-Fei Liu 教授担任记录员和小组成员。最后，加州大学伯克利分校的 Robert Pilawa-Podgurski 教授担任会议组织者和小组成员。
游戏规则改变者 网络空间的结构转型
Game Changer - 文章集的文本涉及国际网络空间结构管理方向的变化 1。在我们的研究中，我们研究了这一变化对未来网络空间的影响，并声称这些影响可能非常重大。我们以跨学科的方式来应对这种方向的转变，从俄罗斯文化和社会研究到计算和信息科学以及数学再到军事科学。文章集正文按写作顺序排列，从2016年秋季开始，到2017年秋季结束。时间顺序的目的是描述研究者在研究当前甚至每天变化的研究对象时所面临的具有挑战性的研究过程。将新信息与已有信息进行比例并评估其综合效果，使得研究过程成为一个大拼图，而最终的目标图像是未知的。在撰写上一篇文章的过程中，可用的信息明显多于第一篇，但需要每一篇文章才能理解下一篇文章。这个芬兰语摘要总结了文章集中文章的内容。我们尝试将所使用的网络概念翻译成芬兰语，并为我们在脚注中选择的概念的使用提供澄清和解释。“RuNet 2020”应该被认真对待吗？2016年夏天，俄罗斯交通部宣布了到2020年创建国家独立互联网的目标——RuNet（源自俄罗斯互联网）。据俄罗斯交通部称，为了保护俄罗斯的“关键基础设施”，俄罗斯部分互联网正在与全球网络断开。这项工作非常 1 将英语网络空间以多种不同的方式翻译成芬兰语：网络空间、网络世界、网络操作环境、网络环境、网络空间等。芬兰语使用者的概念不精确、模棱两可且不稳定。网络概念研究和定义目前正在国防军内部以及权威和专家层面进行。在这份芬兰语摘要中，我们使用“网络空间”一词，因为我们认为它可以更好地为芬兰语读者揭示我们正在研究的现象的本质。当涉及到一个定义的空间时，世界、空间和环境太抽象了，其中的各个部分和事件彼此之间具有相对位置，并且其结构可以进行物理修改和界定。
多模式脑行为跨年龄组的不对称概括
Battaglini，M.，Gentile，G.，Luchetti，L.，Giorgio，A.，Vrenken，H. M.，Rocca，M。A.，Preziosa，P.，Gallo，A.，…De Stefano，N。（2019年）。寿命规范性数据有关大脑体积变化的速率。衰老的神经生物学，81，30 - 37。https：//doi.org/10.1016/j.neurobiolaging.2019。05.010 Cam-Can Consortium，Samu，D.，Campbell，K。L.，Tsvetanov，K。A.，Shafto，M。A.，＆Tyler，L。K.（2017）。随着年龄的增长而保留的认知功能取决于网络响应中的域依赖性变化。自然通讯，8（1），14743。https：//doi.org/10.1038/ NComms14743 Chan，M。Y.，Park，D。C.，Savalia，N。K.，Petersen，S。E.和Wig，G。S.（2014）。减少了整个健康成人寿命中大脑系统的分离。美国国家科学院的会议记录，111（46），E4997 - E5006。Cox，R。W.（1996）。afni：用于分析和可视化功能磁共振神经图像的软件。计算机和生物医学研究，29（3），162 - 173。Dale，A.，Fischl，B。，＆Sereno，M。I.（1999）。基于表面的皮质分析：I。分割和表面重建。Neuroimage，9（2），179 - 194。https：//doi.org/10.1006/nimg.1998.0395 Destrieux，C.，Fischl，B.，Dale，A。，＆Halgren，A。，＆Halgren，E。（2010）。使用标准解剖学名称的人皮层回旋和硫酸自动曲柄。Neuroimage，53（1），1 - 15。（2016）。Soc。Dhollander，T。和Connelly，A。一种新型的迭代方法，可以从仅单壳（ + b = 0）差异MRI数据中获得多组织CSD的益处。24 int。宏伟。共振。Med，24，3010。Esteban，O.，Markiewicz，C。J.，Blair，R。W.，Moodie，C.A.fmriprep：用于功能性MRI的强大预处理管道。自然方法，16（1），111 - 116。Fan，L.，Li，H.，Zhuo，J.，Zhang，Y.，Wang，J.，Chen，L.，Yang，Z.，Chu，C.，Xie，S。，＆Laird，A。R.（2016）。 人类Brainetome Atlas：基于连接架构的新大脑图集。 大脑皮层，26（8），3508 - 3526。 Fischl，B。和Dale，A。M.（2000）。 通过磁共振图像测量人脑皮质的厚度。 美国国家科学院的会议录，97（20），11050 - 11055。 Fischl，B.，Liu，A。和Dale，A。M.（2001）。 自动流动手术：构建人类大脑皮层的几何准确和拓扑上正确的模型。 IEEE医学成像，20（1），70 - 80。 Fischl，B.，Salat，D.H.，Busa，E.，Albert，M.，Dieterich，M.，Haselgrove，C.，van der Kouwe，A.，Killiany，R.，Kennedy，D.，Klaveness，S.，Montillo，S.，Montillo，A.，Makris，A. 整个大脑分割：人脑中神经解剖结构的自动标记。 Neuron，33，341 - 355。 磁共振图像的独立序列分段。 （1999）。Fan，L.，Li，H.，Zhuo，J.，Zhang，Y.，Wang，J.，Chen，L.，Yang，Z.，Chu，C.，Xie，S。，＆Laird，A。R.（2016）。人类Brainetome Atlas：基于连接架构的新大脑图集。大脑皮层，26（8），3508 - 3526。Fischl，B。和Dale，A。M.（2000）。通过磁共振图像测量人脑皮质的厚度。美国国家科学院的会议录，97（20），11050 - 11055。Fischl，B.，Liu，A。和Dale，A。M.（2001）。 自动流动手术：构建人类大脑皮层的几何准确和拓扑上正确的模型。 IEEE医学成像，20（1），70 - 80。 Fischl，B.，Salat，D.H.，Busa，E.，Albert，M.，Dieterich，M.，Haselgrove，C.，van der Kouwe，A.，Killiany，R.，Kennedy，D.，Klaveness，S.，Montillo，S.，Montillo，A.，Makris，A. 整个大脑分割：人脑中神经解剖结构的自动标记。 Neuron，33，341 - 355。 磁共振图像的独立序列分段。 （1999）。Fischl，B.，Liu，A。和Dale，A。M.（2001）。自动流动手术：构建人类大脑皮层的几何准确和拓扑上正确的模型。IEEE医学成像，20（1），70 - 80。Fischl，B.，Salat，D.H.，Busa，E.，Albert，M.，Dieterich，M.，Haselgrove，C.，van der Kouwe，A.，Killiany，R.，Kennedy，D.，Klaveness，S.，Montillo，S.，Montillo，A.，Makris，A.整个大脑分割：人脑中神经解剖结构的自动标记。Neuron，33，341 - 355。磁共振图像的独立序列分段。（1999）。Fischl，B.，Salat，D.H.，van der Kouwe，A.J.W.，Makris，N.，Ségonne，F.，Quinn，B.T。，＆Dale，A.M。（2004）。 Neuroimage，23（Suppl 1），S69 - S84。 https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.07.016 Fischl，B.，Sereno，M.I。，＆Dale，＆Dale，A. 基于表面的分析：II：通货膨胀，变平和基于表面的坐标系。 Neuro-图像，9（2），195 - 207。https：//doi.org/10.1006/nimg.1998.0396 Gao，M.，Wong，C.H。Y.，Huang，Huang，H.，Shao，Shao，Shao，R. 基于连接的模型可以预测老年人的速度。 Neuroimage，223，117290。https：//doi.org/ 10.1016/j.neuroimage.2020.117290 Gao，S.，Greene，A.S.，Constable，R.T。，＆Scheinost，D。（2019）。 组合多个连接组可改善表型度量的预测建模。 Neuroimage，201，116038。https：//doi.org/10.1016/j。 Neuroimage.2019.116038Fischl，B.，Salat，D.H.，van der Kouwe，A.J.W.，Makris，N.，Ségonne，F.，Quinn，B.T。，＆Dale，A.M。（2004）。Neuroimage，23（Suppl 1），S69 - S84。https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2004.07.016 Fischl，B.，Sereno，M.I。，＆Dale，＆Dale，A.基于表面的分析：II：通货膨胀，变平和基于表面的坐标系。Neuro-图像，9（2），195 - 207。https：//doi.org/10.1006/nimg.1998.0396 Gao，M.，Wong，C.H。Y.，Huang，Huang，H.，Shao，Shao，Shao，R.基于连接的模型可以预测老年人的速度。Neuroimage，223，117290。https：//doi.org/ 10.1016/j.neuroimage.2020.117290 Gao，S.，Greene，A.S.，Constable，R.T。，＆Scheinost，D。（2019）。组合多个连接组可改善表型度量的预测建模。Neuroimage，201，116038。https：//doi.org/10.1016/j。Neuroimage.2019.116038